基于圖像處理的油液污染度檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、油液污染度可以定量反應(yīng)油液受到污染的程度，是油液污染控制重要的理論依據(jù)。根據(jù)資料顯示，70％-85%的液壓系統(tǒng)故障是由于油液受到污染引起的。因此，進(jìn)行油液污染度等級(jí)檢測(cè)，對(duì)提高液壓系統(tǒng)的工作可靠性，延長(zhǎng)其使用壽命有著十分重要的意義。目前常用的檢測(cè)設(shè)備，或者價(jià)格昂貴，或者操作不方便，或者檢測(cè)精度不高。為了自主設(shè)計(jì)一臺(tái)價(jià)廉、高效、準(zhǔn)確、便捷的顆粒分析儀，實(shí)現(xiàn)油液的污染度檢測(cè)，本文采用顯微成像和計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，進(jìn)行了系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)。系統(tǒng)主要

2、包括圖像采集和圖像處理兩部分，重點(diǎn)是利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，識(shí)別出油液圖像中的污染顆粒并進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)，進(jìn)而計(jì)算出油液的污染等級(jí)。針對(duì)這個(gè)目的，本文主要做了如下的研究?jī)?nèi)容：
　　1、研究了學(xué)習(xí)向量量化(LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在顆粒邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用。首先，根據(jù)油液圖像的特點(diǎn)，提出了一種基于平均背景的顆粒識(shí)別算法，得到目標(biāo)邊緣圖像。其次，從邊緣點(diǎn)和噪聲點(diǎn)的區(qū)別出發(fā)，提取了三個(gè)既能代表邊緣信息又有抗噪能力的特征量，組成代表樣本圖像信息的特

3、征向量，和目標(biāo)邊緣圖像共同組成訓(xùn)練樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后，用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)油液圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)表明，該網(wǎng)絡(luò)可以較好的進(jìn)行顆粒的邊緣檢測(cè)。
　　2、研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在邊緣檢測(cè)方面的應(yīng)用。采用了和學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相同的訓(xùn)練樣本，構(gòu)建了三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)效果優(yōu)于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　3、運(yùn)用標(biāo)號(hào)運(yùn)算，統(tǒng)計(jì)顆粒的數(shù)目和大小，從而可以計(jì)算油液的污染等級(jí)。同時(shí)，為了得到更準(zhǔn)確的等級(jí)